在现代化学工业中,聚合物产品的性能是通过质量指标来衡量的。对于本文所研究的气相共聚抗冲聚丙烯产品,我们把熔融指数(MFR)和乙烯质量分数(Ec)(用来表征抗冲击强度)看做最为重要的质量指标。在工业实时应用时,为了减小生产工况的扰动,提高经济效益,要求对质量指标进行准确的实时控制。然而遗憾的是气相聚丙烯的质量指标是无法在线获得的,也就是说熔融指数和抗冲击强度的实时值没有办法通过测量得到。所以在实际生产中,通过化验室对产品定时采样分析来获得质量指标。由于采样和化验所得到的分析值通常比生产实时值滞后2小时,所以这种方式明显具有时滞性。为了避免由于控制不及时造成工况的扰动和产品质量上的偏差,在气相聚丙烯生产装置上应用软测量是一种有效的解决办法。因此建立质量指标预测模型,通过滤波方法实现实时校正,并在此基础上结合原有DCS系统设计控制器,能够有效提高系统性能,对实现先进控制和提高经济效益意义重大。针对Spheripol工艺,论文推导了气相聚丙烯质量指标的非线性动态预测模型。并且以大量实际生产数据为基础,应用PSO算法优化求解得到预测模型中的未知系数。实际生产中,由于各种噪声和干扰的影响,在模型输出应用于在线控制之前必须对模型进行修正,以保证模型预测精度。针对预测模型的非线性,同时考虑到生产过程的不确定性,结合误差极小化理论和李雅普诺夫稳定理论,提出了两种鲁棒滤波方法来修正气相聚丙烯质量指标预测模型。仿真和工业应用结果,证明了所提方法的有效性和可行性。在模型预测精度得到保证后,加入了模型预测控制算法,对气相聚丙烯过程进行控制仿真。在控制器的仿真和工业应用的过程中,再次证明了鲁棒滤波估计具有很高准确性。同时也证明对于减小产品质量波动,提高优级品率,增加产率有很大帮助。